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公开(公告)号：CN116845884A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310954352.X
申请日：2023-07-28
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西南科技大学 , 成都产品质量检验研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q50/06 , G06F21/62
摘要： 本发明公开了基于联邦学习的电力负荷预测方法及系统，涉及电力负荷分析技术领域，其技术方案要点是：依据设备选择率随机选取参与全局训练的终端设备；依据终端设备的用电量数据进行电力负荷预测模型的本地训练，得到本地训练网络参数；依据网络参数上传阈值判断是否将本地训练网络参数上传至服务器；将服务器所接收的本地训练网络参数聚合为全局参数；将全局参数下发至所选取的终端设备进行电力负荷预测模型的全局训练；通过训练完成的电力负荷预测模型进行电力负荷预测。本发明基于设备选择率随机选取参与全局训练的终端设备，以及基于网络参数上传阈值判断是否上传本地训练网络的网络参数，提高了FL预测模型的收敛速度。
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公开(公告)号：CN117354837B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311492299.2
申请日：2023-11-10
申请人： 西南科技大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC分类号： H04W24/02 , H04W72/044
摘要： 本发明涉及空中计算系统的参数联合优化方法、均方误差降低方法。所述空中计算系统包括带有多根天线的混合接入点和多个单天线无线设备。参数联合优化方法以最小化所述系统的均方误差为优化目标，设计关于混合接入点的接收波束W、单天线无线设备的发送功率{bk}的均方误差模型，并引入对混合接入点的发射能量波束S约束和无线设备的能量收集约束，根据所述模型设计空中计算误差关于W、{bk}、S的优化问题，然后将W固定得到优化的{bk}；再将优化的{bk}固定得到优化的W；然后再送入所述模型中进行迭代得到最优的W*、最优的{bk*}。本发明避免了“双远近”问题，使得空中计算系统的误差最小化，保证了高效的空中计算性能。
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公开(公告)号：CN116346860A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310380282.1
申请日：2023-04-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西南科技大学
摘要： 本发明涉及车辆网信息传输技术领域，公开了一种基于深度强化学习的通感融合车联网信息传输增强方法，包括：S1、设计目标车辆相对于路边单元的克拉美‑罗下界作为感知约束；S2、获取所有目标车辆与路边单元之间的ISAC信号的和速率；S3、基于所述ISAC信号的和速率以及所述感知约束，建立关于路边单元的波束成形和发射功率相关的和速率最大模型；S4、将所述和速率最大模型基于深度强化学习方法进行求解，通过联合优化路边单元的波束成形和发射功率，得到最优的波束成形和发射功率，从而在保证感知性能的需求下提升车联网ISAC信号的传输速率。本发明在保证感知性能的需求下提升车联网信息传输速率。
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公开(公告)号：CN117354837A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311492299.2
申请日：2023-11-10
申请人： 西南科技大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC分类号： H04W24/02 , H04W72/044
摘要： 本发明涉及空中计算系统的参数联合优化方法、均方误差降低方法。所述空中计算系统包括带有多根天线的混合接入点和多个单天线无线设备。参数联合优化方法以最小化所述系统的均方误差为优化目标，设计关于混合接入点的接收波束W、单天线无线设备的发送功率{bk}的均方误差模型，并引入对混合接入点的发射能量波束S约束和无线设备的能量收集约束，根据所述模型设计空中计算误差关于W、{bk}、S的优化问题，然后将W固定得到优化的{bk}；再将优化的{最优的bk}固定得到优化的W*、最优的{bk*W}。；本发明避免了然后再送入所述模型中进行迭代得到“双远近”问题，使得空中计算系统的误差最小化，保证了高效的空中计算性能。
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公开(公告)号：CN114897094A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210610948.3
申请日：2022-06-01
申请人： 西南科技大学
摘要： 针对食管早癌病灶前景背景对比度低、形状各异且不规则的问题，本发明提出一种基于注意力双支路特征融合的食管早癌病灶分割方法，其网络结构是结合注意力机制的特征融合与双支路上采样网络(AMFF‑DUNet），结合了通道和空间双注意力机制和多尺度的特征融合以及双支路上采样。本方法包括如下步骤：步骤1，搭建AMFF‑DUNet网络，将提出的金字塔引导特征融合模块（PGFM）和双支路上采样模块（DBUM）加入骨干网络；步骤2，读取内镜图像，进行剪裁、颜色空间变换图像预处理；步骤3，使用AMFF‑DUNet对食管内镜图像进行精准语义分割；步骤4，将实验结果与目前先进的食管早癌病灶分割方法比较分析。结果表明，本发明方法提高了对边缘特征不明显且形态各异的食管早癌病灶的分割精度。
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公开(公告)号：CN116625804A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310807766.X
申请日：2023-07-04
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种隔水管试压自动对接装置，该装置可以同时对海洋隔水管全部管道同时进行实验。试验装置包括位置串联运动平台、姿态并联调节平台、封堵法兰，位置串联运动平台通过电机丝杠控制，可以沿X轴与Y轴进行平移，姿态并联调节平台由四根电缸推杆以及中心支撑球铰组成，可以绕X、Y、Z轴进行旋转从而调节法兰盘的姿态。由于采用了混联结构，姿态与位置调节可以进行解耦，并联结构的中心支撑球铰可以平衡封堵法兰的重量，从而减小电缸推杆的功率，保证了系统的稳定性与快速性。
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公开(公告)号：CN116561541A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310784248.0
申请日：2023-06-29
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/214
摘要： 本申请涉及数据识别处理技术领域，公开了随机动载荷识别模型、模型的训练方法以及识别方法，随机动载荷识别模型的训练方法，包括如下步骤：获取训练集：以获得时序上载荷与个振动信号的对应关系；训练集预处理：将载荷与n个振动信号进行8阶Meyer小波变换分解，每个信号被分解为8个低频分量与8个高频分量；模型训练：取当前时刻与后续一个时间窗口内n个振动信号的全部高阶分量与第八阶低频分量作为网络输入，构建一维卷积神经网络；网络输出为当前时刻载荷信号所分解的第八阶低频分量与全部高阶分量。该方法避免了对复杂、未知结构的系统模型参数或者传递函数的显式求解，并可在具有振动测量噪声的条件下对载荷信号进行较为精确的估计。
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公开(公告)号：CN112558621A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910916380.6
申请日：2019-09-26
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开一种基于解耦控制的飞行机械臂系统，考虑到机械臂的抓取动作会对飞行器的位姿造成扰动，使飞行机械臂系统的姿态与位置发生变化。针对该影响对飞行机械臂系统进行独立建模，并分析飞行器和机械臂的动力学模型，将两者之间进行解耦控制。解耦控制分为两步进行，第一步针对机械臂运动产生的干扰进行分析，使用迭代动力学方程计算驱动关节的力矩，该力矩即为机械臂运动对飞行器造成的外力干扰，通过该干扰量计算飞行器姿态角的补偿量。第二步根据第一步计算出的姿态角补偿量，通过位姿控制器对补偿后的姿态角进行跟踪，从而抑制机械臂运动造成的飞行器造成的位姿扰动。
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公开(公告)号：CN111409403A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201910011501.2
申请日：2019-01-07
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种陆空两用作业型飞行机器人，包括飞行机器人、机械臂、运动平台；其中，所述的飞行机器人的机身包含旋翼和动力装置；所述的飞行机器人机身安装在运动平台上面；所述的机械臂包含夹持器和3个关节，1号关节上方与作业型飞行机器人连接，1号关节下方与2号关节上方连接，2号关节下方与3号关节上方连接，3号关节下方与夹持器连接；所述的机械臂后端安装于飞行机器人机身下方；所述的旋翼数量为多个；所述的旋翼数量与动力装置数量一一对应；所述的旋翼沿飞行机器人机身周围均匀分布；所述的陆空两用作业型飞行机器人通过地面站设置任务。通过动力装置、运动平台和机械臂，本发明具有空中快速运动，陆地精确移动的特点，并且通过机载的机械臂实现作业任务。
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公开(公告)号：CN111369760A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201811586153.3
申请日：2018-12-25
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于无人机的夜间行人安全预警方法及装置，主要包括无人机机体、飞行控制系统、视觉系统、照明与警报系统、地面站系统、云服务器和手机APP；手机APP与地面站通信呼叫无人机，地面站向无人机发送起飞指令并规划航线，无人机根据航线到达目标附近，根据APP显示的标识确认需要跟踪的目标，持续跟踪目标同时检测异常行为，并将视频图像上传至云服务器存储，当检测到异常行为或根据行人需要启动声光警报，为夜间行人安全提供了保障。
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